block排除工作進行兩個月，之所以需要這個環節，是因爲粗定位模塊不夠準確，放入了太多block。然而如果能準確的區分車牌block與非車牌block，那也將是對整個車牌識別流程的一個貢獻，因爲或許在粗定位上就可此方法避免太多無關block進入下面流程，提高效率。
兩個月工作關鍵點總結：
1、很難只用一到兩種方法就能基本區分出車牌與非車牌block，這是由圖像質量決定的，不說特殊車牌（大使館、軍車那些），就藍底白字和黃底黑字車牌而言，因爲車牌傾斜、模糊、變形等原因，使一些方法無法通用。
2、最直接的方法就是根據車牌字符跳變這一明顯特徵，很多方法（二值化，灰度波形等）其實最原始的根據就是車牌的這種跳變特徵，所以如果原始特徵依據一樣，就是方法表達形式不同，一部分非車牌block無法用這種方法排除，那用相同原始特徵依據的另一種方法也是沒有用的。所以要尋找不同特徵依據的方法，結合使用。比如連通域和跳變就是不一樣的原始特徵。
3、分而治之。這是一個很重要的思維方法。一刀砍往往得不償失，那麼分而治之，逐個攻破，方爲上策。比如黃色作爲一類，藍色作爲一類，無顏色的作爲一類，字符連通域不同數量的不同類等等。
路漫漫，思考，前行！